基于稳健主成分分析与核稀疏表示的人脸识别

摘要：

针对现有人脸识别方法难以有效抑制噪声和误差干扰(如光照、遮挡和表情等)的问题,提出一种基于稳健主成分分析的核稀疏表示分类算法.利用稳健主成分分析将各类训练样本转化为低秩矩阵和误差矩阵之和,并运用这2个矩阵构成稀疏表示的冗余字典.将核稀疏表示问题通过矩阵变换转化为常规的稀疏表示问题,采用正交匹配追踪算法求解该问题得到稀疏表示系数.通过稀疏表示系数计算每个类的重构误差,从而实现人脸识别.实验结果表明,与SRC,ESRC等算法相比,该算法具有较高的人脸识别率,且对噪声和误差干扰有较强的适应能力.

关键词：稳健主成分分析、核稀疏表示、人脸识别、正交匹配追踪、低秩矩阵、冗余字典

所属期刊栏目：42

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：湖南省软科学研究计划基金资助重点项目“云计算视阈下湖南教育信息化资源体系构建的战略对策研究”2013ZK2014

在线出版日期：2016-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：200-205